支持向量机在网页信息分类中的应用研究

• 作者: 刘丽珍 宋瀚涛 贺海军 陆玉昌
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 决策树 网页分类
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 337-340
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 5187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2007.02.032

摘要

针对日益膨胀的网络信息,为方便用户准确定位所需的信息,将支持向量机(SVM)与二叉决策树结合起来进行网页信息的分类,并在构造决策支持向量机分类模型的基础上,进一步结合聚类的方法,解决多类分类问题,减少支持向量机的训练样本数,提高分类训练速度和分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋瀚涛	北京理工大学计算机系	124	2643	28.0	47.0
2	陆玉昌	清华大学计算机系	86	4098	32.0	63.0
3	刘丽珍	首都师范大学信息工程学院	31	193	9.0	11.0
4	贺海军		1	11	1.0	1.0